La convergencia disciplinar potencia el valor de los datos agronómicos

Autores
Tallarico, Gabriela
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
De la libreta de papel a los agentes de inteligencia artificial: en el medio un largo proceso de resistencias, pruebas y errores, innovaciones, dispositivos, que marcan el pulso de la revolución digital. En esa búsqueda, dos aspectos toman relevancia las agrotecnologías (AgTech) que buscan aportar distintas soluciones de valor al agro y los usuarios que no terminan de encontrar el “zapato a su medida”. La vertiginosa transformación del agro en los últimos 20 años, impulsada por las tecnologías exponenciales han favorecido la creación de startups, empresas de base tecnológicas, emprendimientos de digitalización que transcienden los perfiles tradicionales de los profesionales agronó- micos. Emergen actores de otras disciplinas y especializaciones que reconfiguran el mapa de articulaciones del campo. Según el mapeo en curso que están realizando entre CEPAL e INTA, las casi 400 startups que forman parte del ecosistema AgTech argentino están modificando los modos de hacer y pensar los sistemas productivos en nuestro país. Este diagnóstico incluyó una primera etapa de definición de categorías de relevamiento, de criterios de clasificación y de delimitación del alcance. El proceso de análisis de la información recolectada genera una clasificación temática por áreas de aplicación, y aporta, además, aspectos tecnológicos diferenciales de cada empresa, que permitirá acercar la oferta tecnológica de modo más cercano a los productores. Los datos agronómicos, recolectados a campo o históricos, en tiempo real o predictivos, o desde distintos dispositivos son la base que alimenta el proceso de transformación digital y de optimización de la toma decisiones para una agricultura más eficiente y sostenible."La integración de datos agronómicos en plataformas digitales permite un cambio de paradigma: de decisiones intuitivas a una agricultura basada en datos, fomentando la sostenibilidad y la competitividad" (Wolfert et al.: 2023). El esfuerzo de recolección e integración de datos no alcanzará su máximo potencial de aprovechamiento si no se fortalece y consolida una real convergencia de los distintos componentes: de las herramientas tecnológicas entre sí; y de esos recursos con las distintas disciplinas, profesionales, instituciones y todos actores del ecosistema; y a su vez, con las capacidades de adopción de las soluciones generadas, para que los datos adquieran valor, y sean mucho más que solo datos.
From the paper notebook to artificial intelligence agents: in between, a long process of resistance, trials and errors, innovations, and devices that mark the pace of the digital revolution. In this search, two aspects become relevant: agrotechnologies (AgTech), which seek to provide various value solutions to agriculture, and users who still have not found the “shoe that fits.” The dizzying transformation of agriculture in the past 20 years, driven by exponential technologies, has fostered the creation of startups, technology-based companies, and digitalization ventures that go beyond the traditional profiles of agronomic professionals. Actors from other disciplines and specializations are emerging, reconfiguring the map of interactions in the agricultural sector. According to the mapping we are carrying out between CEPAL and INTA, the nearly 400 startups that are part of the Argentine AgTech ecosystem are changing the ways of doing and thinking about productive systems in our country. This diagnosis included an initial stage of defining survey categories, classification criteria, and scope delimitation. The analysis process of the collected information generates a thematic classification by application areas and also contributes differential technological aspects of each company, which will allow for a closer alignment of the technological offerings with producers. Agronomic data collected in the field or historical, real-time or predictive, or from various devices are the foundation that feeds the process of digital transformation and decision-making optimization for more efficient and sustainable agriculture. “The integration of agronomic data into digital platforms enables a paradigm shift: from intuitive decisions to data-driven agriculture, fostering sustainability and competitiveness” (Wolfert et al., 2020). The effort to collect and integrate data will not reach its full potential unless a real convergence of the different components is strengthened and consolidated: of technological tools with each other; of those resources with the various disciplines, professionals, institutions, and all ecosystem actors; and, in turn, with the adoption capacities of the generated solutions, so that data gain value and become much more than just data.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
antinaco los colorados
fenología
NDVI
vid
torrontés riojano
AgTech
technological convergence
agricultural data
ecosystem
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/190756

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Los datos agronómicos, recolectados a campo o históricos, en tiempo real o predictivos, o desde distintos dispositivos son la base que alimenta el proceso de transformación digital y de optimización de la toma decisiones para una agricultura más eficiente y sostenible."La integración de datos agronómicos en plataformas digitales permite un cambio de paradigma: de decisiones intuitivas a una agricultura basada en datos, fomentando la sostenibilidad y la competitividad" (Wolfert et al.: 2023). 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The analysis process of the collected information generates a thematic classification by application areas and also contributes differential technological aspects of each company, which will allow for a closer alignment of the technological offerings with producers. Agronomic data collected in the field or historical, real-time or predictive, or from various devices are the foundation that feeds the process of digital transformation and decision-making optimization for more efficient and sustainable agriculture. “The integration of agronomic data into digital platforms enables a paradigm shift: from intuitive decisions to data-driven agriculture, fostering sustainability and competitiveness” (Wolfert et al., 2020). 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From the paper notebook to artificial intelligence agents: in between, a long process of resistance, trials and errors, innovations, and devices that mark the pace of the digital revolution. In this search, two aspects become relevant: agrotechnologies (AgTech), which seek to provide various value solutions to agriculture, and users who still have not found the “shoe that fits.” The dizzying transformation of agriculture in the past 20 years, driven by exponential technologies, has fostered the creation of startups, technology-based companies, and digitalization ventures that go beyond the traditional profiles of agronomic professionals. Actors from other disciplines and specializations are emerging, reconfiguring the map of interactions in the agricultural sector. According to the mapping we are carrying out between CEPAL and INTA, the nearly 400 startups that are part of the Argentine AgTech ecosystem are changing the ways of doing and thinking about productive systems in our country. This diagnosis included an initial stage of defining survey categories, classification criteria, and scope delimitation. The analysis process of the collected information generates a thematic classification by application areas and also contributes differential technological aspects of each company, which will allow for a closer alignment of the technological offerings with producers. Agronomic data collected in the field or historical, real-time or predictive, or from various devices are the foundation that feeds the process of digital transformation and decision-making optimization for more efficient and sustainable agriculture. “The integration of agronomic data into digital platforms enables a paradigm shift: from intuitive decisions to data-driven agriculture, fostering sustainability and competitiveness” (Wolfert et al., 2020). The effort to collect and integrate data will not reach its full potential unless a real convergence of the different components is strengthened and consolidated: of technological tools with each other; of those resources with the various disciplines, professionals, institutions, and all ecosystem actors; and, in turn, with the adoption capacities of the generated solutions, so that data gain value and become much more than just data.
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